数字技术的飞速发展，已经为整个社会的整体运行构建起了全新的发展脉络。从企业的整体运营到个人的社交生活，网络以稳定便携的优势作用赋能整个社会的创新升级。但是在网络规模持续扩张，设备数量持续增加以及业务持续拓展的大背景下，传统网络的运维方式已经无法适应当前社会的发展需求，运维人员面临的多方面挑战也让数字技术的更新迭代成为必要课题。在这一背景下，数字孪生技术应运而生，以自身的数据计算优势为网络运维带来了全新的发展空间通过构建与物理网络相对应的数字模型，实现了物理网络和数字模型之间的实时交互和数据同步。不同于传统处理方式，而是将复杂网络环境以更直观真切的形式呈现在大众面前，让运维人员能够从更清晰、更准确的视角发现网络运行的弊端和漏洞，精准找到问题所在，并实现快速纠错。在数字孪生技术的推动下，运维效率大幅提升，并且有效降低了工作成本，也让网络成为更多行业的可靠选择。

　　平台架构设计。网络运维可视化管理平台的架构能够确保整个系统的和谐和稳定，也是架构起整个系统的重要支撑。以精密的数据算法让内部构造健全且完善，彻底解决平台功能边界性和性能方面的不足。搭建起科学，精准，合理的平台架构，能够确保平台即使遇到再复杂，再艰巨的网络困境，也能保持平稳地运行，并且有序处理各种复杂问题，还能让数据在较短时间内得到精准高效的科学处理，平台的灵活性和自由性也能大大拓展。特别是当前信息环境不够理想，只有在平台架构上加大支撑，才能确保应对各类技术难题和业务弊端后续对数据进行采集的过程当中，确保平台能够科学应对各类数据，并且整合梳理数据之后再进行精准分析，具体可以借助标准化和定制化两者相结合的采集方式，让各类数据都能得到规范整合和有效梳理。后续在处理数据的过程当中，要科学借助大数据分析和人工智能的先进技术，从海量原始数据当中清洗，筛选出具有重要参考价值的信息数据并对具有参考价值的信息数据进行科学储存，储存过程当中要确保存储的容量以及数据的读写功能，并且还要保证数据的安全可靠。所以在对存储技术进行甄别的过程当中，要确保各类数据系统能够被规范监测。后期的数据展示环节也可以借助可视化的技术，让复杂数据通过真切直观的图表以及动态图片的形式呈现出来，运维人员在看到真切直观的图表数据过程当中，能够迅速捕捉到网络运行状态中存在的漏洞，进而对其中存在的不足和弊端予以精准性的修改，最大程度保证网络环境的安全。现阶段数据剧增，网络规模持续扩张，业务需求持续上升。迅猛剧增只有通过模块化，分层化的精准设计，才能让各模块在独立开发的同时达到协同并进的效果，提升系统的整体可持续发展能力。

　　数据采集与融合。网络运维可视化管理平台最重要。任务是对数据进行精准采集并科学融合这就要求要全面系统且精准高效地完成相关工作，以为数字孪生提供坚实支撑。数据采集中要从网络设备，流量监测点，日志记录等多个源头去获取海量数据。并且数据的覆盖面要渗透到网络的不同环节和不同层面。具体要囊括设备的运行状态，流量的大小以及方向日志中的异常记录等各类数据。采集到的数据大多格式和标准存在个性化差异，所以要对其进行科学融合。而数据融合技术能够在更大程度上消除数据之间的个性差异，以精准统一的数据格式实现。规模化和规范化管理。在数据融合技术的辅助下，数据的可用性极大增强，而且在数据背后隐藏的各类关联信息也能被挖掘出来，能够为后续的分析和建模提供更为富足的资源只有全面系统地完成数据采集工作，并且精准高效地融合各类数据，才能构建起科学规范的数字孪生模型，以保证网络运行状态被精准呈现和规范管理。

　　可视化展示。网络运维可视化管理平台最大的优势作用是实现可视化展示，让数据和运维之间能够真切交互，确保纷繁复杂的网络数据和各类信息都能被运维人员直观察觉，以提升运维工作的质量和精准度。在多样化的网络运维环境当中，不同类型的可视化手段充分发挥自身作用，以满足更大程度的运维需求。拓扑图以直观的图形布局，将网络的整体架构情况清晰精准地呈现在运维工作人员眼前，特别是将各类设备间的连接关系以及层级分布直观呈现，让运维人员能够对网络的全局情况精准把握。实时更新的流量图则可以借助动态的线条变化和色彩变化为数据流动加装追踪系统真切呈现数据在网络中的实时流量，还可以分析流量的密度分布和峰值，低谷等各类分布情况，让运维人员能够迅速甄别网络拥塞的风险所在。而仪表盘则可以对关键性的各项指标以图表和进度条的形式展现出来，能够让运维人员直观分析出网络延迟，设备负载等核心数据，让运维人员工作更快捷，各类可视化元素不仅让数据成为可以被迅速剖析，还可以提升运维决策的精准度，一旦设备性能中有指标出现异常状况，可视化界面可以产生及时预警，通过刺激性的视觉提示让运维人员能够快速定位故障。依托直观高效的可视化展示，网络运维不再局限于枯燥的数据堆砌，可视化展示还可以借助灵活多变的交互功能，为运维人员争取最佳最快的定损时间。让运维人员可以更快速精准地洞察到网络运行的具体情况，并对其中存在的潜在风险予以及时性地预防，降低故障发生的概率。让网络运维工作转化为主动管理和预防，提升网络运行安全可靠性。

　　智能分析与预测。智能分析和预测是维护网络运维可视化管理平台的智慧支撑，能够对采集到的各类数据从更深层次分析和辨别，尤其是对其中存在的潜在风险和未来趋势进行精准预判。在机器学习和数据分析算法的辅助下，平台可以自动识别网络中的各类异常情况，比如流量发生了突变，以及设备性能是否会出现下降等各类情况，并在第一时间内发出警报。另外，在历史数据和实时数据的分析过程当中，平台还可以精准预测到网络未来的性能趋势，让运维人员可以提早做好规划。另外，智能分析还可以对设备的健康情况进行整体性的科学客观评估，预判设备可能出现故障的具体时间节点，然后实现预防性的维护，减少设备故障给整个网络运行带来的恶劣影响，在智能分析和预测功能的先行帮助下，运维人员的管理网络主动性更强，发现问题的敏锐度更高，网络的可靠性和安全性也会随之提升。

　　安全与隐私保护。网络运维可视化管理平台运行的整个过程当中要做好安全和隐私保护。因为在网络运维过程当中，大量的敏感数据都会被暴露，比如设备的具体配置以及用户的各类数据，一旦将这些信息泄露，则可能给企业以及用户带来不可逆转的损失。所以平台必须要建立起完备健全的安全防护体系，防止数据被非法访问，篡改或者是泄露在安全与隐私保护工作推进的过程当中，要借助加密技术对各类数据进行加密存储和传输。访问控制也要严格设定限制专门授权人员专职访问敏感数据，并定期进行安全审计和复盘工作，及时发现和修复可能存在的安全风险。另外，还要保护用户的隐私，确保用户的各类数据能够被合法利用和规范存储。

　　数字孪生技术科学渗透在网络运维工作当中，不仅能够为网络运维可视化管理平台的设计带来全新的方案，还可以为未来网络数据安全工作带来全新的思考。通过架构合理高效的运维平台，能够在保持数据高效运营和处理的过程当中，为网络运维工作提供积极的助力。当前，数字孪生技术日益发展，并持续为各行各业的发展注入智慧源泉，也对网络安全和稳定的要求随之增高，在数字孪生技术持续发展的大环境下，网络运维工作的应用前景也更加广阔，运维工作面临的挑战也更加多样。所以，要持续提升运维工作的整体效率，以精准高效的网络运维推动数字孪生技术的精准落地。

　　作者：吕瑞莲 烟台职业学院